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什么是量化对冲？
　　“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。“对冲”指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化，获取相对稳定的收益。实际中对冲基金往往采用量化投资方法，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金。　　近年来,随着证券市场规模的不断扩大,金融衍生产品不断推出, 投资策略和盈利模式发生根本性改变,投资复杂程度日益提高,导致证券市场投资者的构成比例出现了相应的变化。专业投资管理人的占比越来越大,且有加速之势。另一方面,量化对冲投资策略以其中低风险稳定收益的特性,将成为机构投资者的主要投资方向之一。
中级质检员
从错误定价中谋利。3、相对价值策略
主要是利用证券资产间相对的价值偏差进行获利。总体看。我加过一个投资群，里面的群主在这方面还有一定研究的，量化投资确实可以在一定程度上规避市场的系统性风险，从而实现稳定的获利，但比较专业，需要不断的学习和进步，利用价值回归理性的时间差，在市场中赚取细小的差价来获得持续的收益。2、事件驱动套利策略
利用特殊事件造成的对资产价格的错误定价目前市场内的量化投资策略逐步开始受到关注，群号：，寻找市场中的相近资产的定价偏差，主要的量化对冲策略有：1、市场中性策略
主要追求的是通过各类对冲手段消除投资组合的大部分或全部系统风险
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中国量化对冲策略及产品的全解读
　来源：天天基金研究中心
报告摘要：
“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。“对冲”指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化，获取相对稳定的收益。实际中对冲基金往往采用量化投资方法，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金。
过去的13年间全球对冲基金市场经历了快速增长、衰退、反弹三个阶段。08年金融危机前，全球对冲基金规模由2000年的3350亿美元上升至1.95万亿美元。受金融危机影响，全球对冲基金规模一度缩减。09年之后，在全球经济复苏背景下对冲基金规模又开始反弹，截至2013年11月底，全球对冲共基金管理着1.99万亿美元的资产。
从目前对冲基金的全球分布来看，北美地区(美国为主)是全球对冲基金市场发展最成熟的地区，且近年来占比有所扩大，截止2013年11月该地区对冲基金规模占据全球的67.5%。其次是欧洲地区，占比达22.2%；接着是亚太地区，占比达7.3%(日本
亚洲非日本)
常见的量化对冲策略包括：股票对冲(Equity Hedge)、事件驱动(Event
Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative
Value)四种，任意一只对冲基金既可采取其中某一策略也可同时采取多种投资策略，目前全球使用占比最高的策略是股票多空策略，占比达32.5%
量化对冲产品有以下几方面特点：1、投资范围广泛，投资策略灵活；2、无论市场上涨还是下跌，均以获取绝对收益为目标；3、更好的风险调整收益，长期中对冲基金在获取稳定收益的同时提供了更好的防御性；4、与主要市场指数相关性低，具备资产配置价值。
什么是量化对冲投资？
近年来随着证券市场不断发展，金融衍生产品不断推出，做空工具不断丰富，投资的复杂程度也日益提高，其中以追求绝对收益为目标的量化对冲投资策略以其风险低、收益稳定的特性，成为机构投资者的主要投资策略之一。
所谓“量化对冲”其实是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
其中“量化”投资是区别于传统“定性”投资而言的。量化投资通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报，其本质是定性投资的数量化实践。由此可见，所有采用量化投资策略的产品(包括普通公募基金、对冲基金等等)都可以纳入量化基金的范畴。量化投资的最大的特点是强调纪律性，即可以克服投资者主观情绪的影响。
“对冲”的概念最早由Alfred W. Jones
于1949年创立第一只对冲基金时提出，他认为“对冲”就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。
资本资产定价理论(CAPM)告诉我们，投资组合的期望收益由两部分组成：
其中α收益为投资组合超越市场基准的收益，β收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。虽然优秀的基金经理可以通过选股、择时获得α收益，但无法避免市场下跌带来的系统风险。例如2011年股票型基金中业绩排名第一的博时主题行业，年收益为-9.5%，显著好于同类平均的-24.55%以及沪深300的-25.01%。虽然跑赢了市场但依然亏钱，因为市场下跌的系统性风险无法有效规避。
而通过对冲手段可以剥离或降低投资组合的系统风险(β收益)，获取纯粹的α收益，使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均能获取正收益，因此对冲基金往往追求绝对收益而非相对收益。(数据来源：Choice资讯)
需要注意的是，在实际应用中，由于对冲基金往往采用量化模型进行投资决策，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金。
全球量化对冲基金发展情况
过去的13年间，全球对冲基金市场经历了快速增长、衰退、反弹三个阶段。2008年金融危机前期，全球对冲基金规模由2000年的3350亿美元一度上升至1.95万亿美元，涨幅接近500%。管理的基金数量也由2000年的2840只上涨接近3.5倍。2008年金融危机期间，受业绩表现不佳同时投资者大量赎回影响，到2009年4月，全球对冲基金规模缩减至1.29万亿美元。2009年之后，在全球经济复苏背景下，对冲基金规模又开始反弹，至2013年11月底，全球对冲基金共管理着1.99万亿美元的资产。
从目前对冲基金的全球分布来看，北美地区(以美国为主)当之无愧成为全球对冲基金市场发展最成熟的地区，且近年来占比有所扩大，截止2013年11月该地区对冲基金规模占据了全球对冲基金规模的67.5%。其次是欧洲地区，占比达22.2%；接着是亚太地区，占比达7.3%(日本
亚太非日本)，但这两个地区近年来对冲基金规模占比有所下降。
量化对冲常用策略
对冲基金广泛采用各种投资策略，各种策略本身又在不断演化，根据专业对冲基金研究机构HFR(Hedge Fund
Research)的分类，对冲基金的交易策略可以分为股票对冲(Equity Hedge)、事件驱动(Event
Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative
Value)四种。另一家专业对冲基金研究机构Eurekahedge的分类更细，其将对冲基金策略分为套利(Arbitrage)、管理期货(CTA/Managed
Future)、高收益债(Distressed Debt)、事件驱动(Event Driven)、固定收益(Fixed
Income)、股票多空策略(Long/Short Equities)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative
Value)、多策略基金(Multi-Strategy)。任意一只对冲基金既可采取其中某一策略也可同时采取多种投资策略。
根据Eurekahedge统计，截止2013年11月，全球采用各种策略的对冲基金占比如下图所示，其中占比最高的是股票多空策略类，占比达32.5%；其次是多策略类，占比达15.3%；再次为事件驱动类，占比达10.3%。该三类策略占据了所有对冲基金的半边江山。
两家机构的对冲基金策略分类略有不同，部分Eurekahedge分类下的投资策略属于HFR一级策略分类下的子策略，此处我们采用HFR更广义的分类方法对常见的对冲策略进行说明
1、股票对冲策略
股票对冲策略通过做多/做空两种方式来投资股票及其衍生品(如股指期货、融资融券等)。投资范围可以是全市场，也可以专注于某些特定行业、主题。不同的基金在净风险敞口、融资杠杆、持有期、持股集中和持有股票价格范围方面有很大的差异。国内比较常见的是股市中性策略(市场中性策略)，即运用复杂的量化方法从技术面、基本面角度分析未来价格变动趋势以及不同股票间的相关性，进而买入低估值股票同时卖出高估值股票，或者通过股指期货对现有投资组合头寸进行完全(或部分)对冲，隔离系统风险，获取α收益。
该策略的成功取决于量化选股模型的有效性、对冲的覆盖程度，选股模型越有效、系统风险对冲得越好，策略效果越好。
2、事件驱动策略
事件驱动策略是指在前期深入挖掘和分析可能造成特定公司证券价格异常波动的特殊事件的基础上，通过充分把握交易时机获取超额投资回报的交易策略。常见的事件驱动类投资策略包括定向增发、兼并收购、ST摘帽、年报高送转、业绩超预期等等。例如预计某公司年报高送转或业绩超市场预期，则可提前潜伏买入该公司股票(交易时机)，等事件明朗或将要明朗(发展进程)且市场充分反映预期时逢高卖出获利。国内最常见的事件驱动策略为定向增发策略，即以一定折价认购其看好的某公司发行的定增股票，待锁定期满后在二级市场溢价卖出获取收益。
该策略的成功取决于特殊事件发生的频度，事件朝预期的发展进程以及对交易时机的把握，特殊事件发生频度越大，事件的发展越有利于策略，对交易时机把握越准确，策略的效果越好。
3、全球宏观策略
全球宏观策略是一种基于宏观经济周期理论对各国经济增长趋势、资金流动、财政/货币政策变化等因素进行自上而下的分析，并预期其对股票、债券、货币、商品、衍生品等各类投资品价格的影响，运用量化、定性分析方法作出投资决策并在不同国家、不同大类资产之间进行轮动配置，以期获得稳定收益。例如当对冲基金更看好未来美国经济的复苏，就可以逐步做多美股资产，同时将资金撤出新兴市场并做空新兴市场资产来构建组合。
市场上比较著名的宏观资产配置模型为美林证券于2004年提出的投资时钟模型。该理论将经济周期划分成四个阶段：衰退、复苏、过热和滞涨，在复苏周期经济开始增长，同时保持较低的通胀水平，此时表现较好的资产为股票；在过热周期经济增长开始放缓，同时通胀抬头，此时表现较好的资产为大宗商品；在滞涨周期经济增长率降低至潜能之下，通胀继续上升，股票与债券的表现均不好，此时适合持有现金；在衰退阶段，经济开始衰退，通胀走低，此时表现最好的资产为债券。该模型通过在全球范围内不同资产间轮动配置获取超额收益。
该策略的成功取决于对全球宏观经济趋势的判断，判断越准确，策略的效果越好。
4、相对价值(套利)策略
相对价值策略的原理是通过一系列的基本面和量化分析方法可以确定多个证券之间价值偏离的合理范围，一旦价值偏离超过这个合理范围便产生了套利空间，通过买入低估证券、卖出高估证券获取两者价差回归均衡带来的收益。该策略可投资的资产包括股票、债券、期货、基金以及其他金融衍生品。例如历史上中国银行与工商银行的合理价差维持在-0.9~-1.1波动，当两者价差明显超越合理范围后，可以买入低估股票、卖出高估股票套利，实际应用中还需考虑手续费、冲击成本等费用。
该策略的成功取决于对相关证券之间合理价差范围的确定，同时价差是否回归均衡范围也相当重要，若由于某些基本面因素发生变化导致合理价差范围改变，价差无法回归均衡甚至产生更大偏离，则会给策略带来损失。
量化对冲基金特点
量化对冲产品有以下几方面特点：1、投资范围广、投资策略灵活；2、以追求绝对收益为目标；3、更好的风险调整收益；4、与主要市场指数相关性低、具备资产配置价值。
1、投资范围广、投资策略灵活
普通公募产品由于投资范围受限，参与衍生品投资的比例较低，例如我国《证券投资基金参与股指期货交易指引》规定，基金持有的买入股指期货合约价值不得超过基金净资产的10%，基金持有的卖出期货合约价值不得超过基金持有的股票总市值20%。且必须以套期保值为主，严格限制投机。
而对于部分私募量化对冲产品(如私募基金、公募专户、)而言，不仅可以在现金、银行存款、股票、债券、证券投资基金、央行票据、短期融资券、资产支持证券、金融衍生品、商品期货等各类资产间灵活配置，而且没有投资比例上的限制，极大地提高了投资的灵活性。
2、以追求绝对收益为目标
由于公募基金有投资范围和仓位限制，如股票型基金不得低于60%的规定(部分基金更高)，只能靠买入持有或者降低仓位管理资产，更多是靠天吃饭，使得在下跌行情中无法避免系统性风险，因此公募产品业绩的考核一直更加注重相对收益排名，于是造成前述某些基金虽然跑赢了市场但依然亏钱的窘境。而对冲基金投资策略灵活，可以通过做多/做空、股指期货对冲等方法降低投资组合的系统风险，无论市场上涨还是下跌，均能获取一定风险下的绝对收益，以追求绝对收益为目标。
另一方面，近些年来我国A股市场始终处于弱势震荡状态，行业板块之间轮动特征明显，因此公募产品业绩波动巨大，今年业绩第一的基金明年很可能倒数第一，大有你方唱罢我方登场之态势。受此影响，投资者的风险偏好愈发降低，其对稳健收益的追求愈发迫切，绝对收益产品也越来越受到市场的重视和欢迎。
3、更好的风险调整收益
通过比较海外对冲基金和主要市场指数的业绩表现可以看到，长期中各类策略对冲基金的累计收益均超于了主要市场指数，均实现了正年化收益率。在市场下跌时，对冲基金也体表现一定的抗跌性，如2008年金融危机期间。整体来看，对冲基金在获取稳定收益的同时提供了更好的防御性。
从风险调整后收益指标来看，各类对冲基金的夏普指数和索丁诺指数均大于主要市场指数。值得注意的是，不同对冲基金之间表现也有所差异，单纯收益角度来看，事件驱动策略对冲基金表现最好，过去13年间累计收益达321.19%。而采用相对价值(套利)策略的对冲基金夏普比率最高为1.96，较其他策略的对冲基金有更好的风险调整后收益。
表格 1: 对冲基金风险收益指标
数据来源：Eurekahedge，Choice资讯，天天基金研究中心，数据区间：~
注释：无风险收益统一按2%计算
4、与主要市场指数相关性低、具备资产配置价值
考察过去13年间各对冲基金指数与全球主要市场指数的相关性可以看到，除恒生指数外，对冲基金与主要市场指数间的相关性都比较低，其中日经255和法国CAC指数与各对冲基金指数均呈负相关，因此将对冲基金加入投资组合后可以降低组合整体的收益波动并提高组合的风险调整后收益。另外，各类对冲基金指数间的相关性较高，因此在采用不同策略的对冲基金间配置不能有效降低组合的整体风险。
表格 2: 对冲基金与主要市场指数间相关性
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。2016年量化对冲产品的机遇与策略
　　申万菱信：(,)将关注有技术含量的产品
　　现在量化对冲主要做两件事：第一是丰富、积累自己的策略；第二是在产品规模方面的思考。目前市场情景不合适有单个规模太大的产品。
　　目前市场还在恢复常态，在它完全丰富的过程中蕴藏着很大的机会。其中之一便是，日益增长的老百姓的理财需求将逐渐关注到真正有质量、风险收益匹配或者有技术活的产品当中来。之前量化对冲产品的收益率与、理财产品相差较远，这是因为我们还有制度、机制上设计的缺陷，把握这些机会可以阶段性获取比较高的收益。事实上，量化投资真正的春天还没有到。
　　目前国家正在各个层面进行改革，当市场无风险利率下行时，现在二十几万亿的银行理财产品在外寻找可投资资产时，也就印证了今年最火的一个词“资产配置荒”，而这才是真正合理的。当沿着产品风险收益曲线往上走时，你会发现量化对冲产品的收益确定性更高，波动性以及回撤更小。 （宋双）
　　信诚基金(,)提云涛：市场公平有助量化投资发展
　　首先量化投资是投资的一种，可以简单理解为把一些逻辑用数字表示出来后，通过量化分析，构建模型，获得一个超越市场平均水平的收益。
　　现在市场越来越规范，投资环境也会越来越公平。随着市场规范和效率越来越高，“制度套利”越来越少。同时，投资者越来越成熟，也越来越希望购买风险收益清晰的产品，而量化产品就是风险收益比较清晰的金融产品，这类产品会逐渐受到大家关注。从资产配置来看，很多人还是会把资产配置在低风险产品，而量化不仅风险收益清晰，产品的流动性也较好，这些都有助于量化投资的发展。
　　有人说现在有“真”量化，也有“假”量化。这应从两方面看待：一方面，这其实是市场的认同，也是量化的机遇；另一方面，投资者在购买“量化”产品时，也要认真研究产品，了解其策略，识别是什么“量化”。 （宋双）
　　嘉石大岩资本汪义平：量化投资是让专业的人做专业的事
　　我自己学习和思考了近20年如何做投资，但我仍觉得自己只懂了一半。因此投资这样非常专业又非常难的事情，是不应该轻易由自己做的。如果作为娱乐，自己可以做股票；如果以投资为目的，就应该交给专业的人来做。更多专业的人做就会使得资产管理行业变得更加专业化，这样理性就会占上风，市场也会变得稳定，而稳定有效的市场就会对实体经济提供更大的帮助。
　　真正科学的量化投资就是一个专业的方式。帮客户管理资金时，风险交换收益过程中，就要用少一点风险换取相对多一点的收益，即是创造比较高的风险调整之后的超额收益。另一个目标即通过我们专业的投资，努力纠正市场上定价的无效性，把市场变得更加有效。这样的理性能够帮助市场在疯涨的过程中涨得慢一点，在狂跌的过程中也跌得慢一点，这其实也是符合慢牛的预期。 （陈晨）
　　艾方资产蒋锴：银行资金配置量化产品增多
　　2012年以前，量化投资的发展可以称得上是“寒冬”时期，而从近几年的发展来看，似乎逐渐步入了“春天”。之所以量化投资越来越受重视，可能和如今资产管理行业的大格局有关。量化投资是遵循一种非常理性和规律的投资思路，从长期来看，这个行业能够为投资者提供一个比较平稳的收益，也逐渐引起了机构投资者等专业人士的重视。
　　以前我们的投资者主要以高净值的个人客户为主，但从去年底起，我们管理的资金越来越多来自金融机构，而这些资金往往投向于债券类和非标类资产。但最近，越来越多的银行资金开始配置到量化产品中去。所以，我认为这代表了量化投资从以前一个非主流的、边缘化的投资方式和投资产品，开始被主流的投资机构、社会所接受。而从最近几年，管理规模增长加速，究其缘由，就是市场需要这样稳定收益的产品。在宏观经济下滑的大背景下，债券类资产实际是有信用风险和流动性风险的，但量化的产品却没有这样的风险。所以，我相信未来量化投资的产品也好，从业人员也好，都会有一个非常快速的发展。 （陈晨）
　　华宝兴业基金徐林明：不确定中寻找确定
　　对于量化对冲业务发展和资本市场运行方向，我的思考角度都是在不确定中寻找确定。对于量化对冲业务，等衍生品市场会恢复常态是确定的方向。其次，以量化对冲为代表的低风险、稳定收益的产品的需求是确定，产品只要有好的性价比，是不缺需求的。
　　对于市场走势，有三个方面是确定的。首先，国家发展资本市场的立场是确定的；第二点，目前的市场指数点位低于国家救市期间的中枢点位；第三点，和上半年相比，市场的无风险利率确实下降了，股票资产的相当吸引力在提高。因此，对于市场的中长期走势我持乐观的态度。（宋双）
　　(,)石兵：量化手段将不局限于量化对冲产品
　　与主动投资产品相比，量化的做法略像西医，而传统的主动投资类于中医。中医大部分都靠经验，推演未来怎么做能治好病。而量化投资却很理性，很多的交易需要通过比如双盲测试后，才能去考虑这么做是否符合规律，以及在历史上能否得到验证。
　　未来上市公司越来越多，公司也越来越复杂，特别是对信息处理能力高要求的未来传媒。所以，我觉得量化技术会更加深入人心，不仅只限于量化对冲产品的运用。因此，不光是专业投资者会研究，做主动投资的也会关注量化手段。 （宋双）
　　礼一投资健：量化投资是专业与非专业沟通的桥梁
　　量化投资并不神秘，它的本质仍是投资，只不过在投资领域又往前迈进一步。评价一个事物的好与不好，有定性与定量的区分。以前大多是从定性的角度，但现在可以更加精确化。
　　量化投资之所以在这两年广受关注，重要原因之一是老百姓整体投资意识的提高。比如以前你销售理财产品，只需告诉别人能赚钱，就能卖出去；而如今，连跳广场舞的大妈都讨论理财产品时，你告诉我能赚钱，恐怕就行不通了。这时候就需要一个专业人士和非专业人士沟通的方法来规范产品。比如说这个产品承担多少风险，未来的收益预期等，否则产品就卖不出去，整个资产管理行业也没法发展下去。
　　这是由于金融领域没有标准化的口径，老百姓无法去衡量这个产品的风险收益特征。而作为管理人，你必须把这个东西搞清楚，才能跟市场沟通。从资产管理这个大行业来看，也许今天还有很多人不知道该怎么在产品方面跟人沟通。但我相信不久后，整个资产管理行业将更加规范，所有人都会用标准化的语言来沟通，比如回撤率、年化收益率、管理规模等。 （陈晨）
（责任编辑：HN063）
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利用量化对冲策略构建绝对收益产品
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利用量化对冲策略构建绝对收益产品
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随着中国进入中等发达国家的行列，以及中国老龄化社会的到来，越来越多的高净值客户期望自己的资产得到稳健增值。无论是企业年金客户、富裕的人群，或者保险资金，对于他们来说，绝对收益才是第一选择。高风险的相对收益，更多的只是适合一些中小投资者，因为他们期待短期获得较大的收益率。
　　绝对收益产品的构建方法一般有两类：一种是利用量化对冲策略，在不同的市场，或者不同的产品中间，同时进行多空操作，剥离系统性风险，赚取波动差，例如股指期货套利，就是一种典型的量化对冲策略；另外一种是利用规则的漏洞或者系统的优势进行。例如高频交易策略中的自动做市商策略，就是利用了数据到达交易所时间的快慢，从而获得一个稳定的收益。但是这个策略的市场容量有限，并且在中国目前严格监管的市场环境中，机会并不多。因为目前主流的还是量化对冲策略。
　　量化对冲策略
　　1.阿尔法对冲：阿尔法对冲的核心是量化选股模型，就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池；如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。例如2011年上证50指数下跌22%，同期沪深300指数下跌29%。如果年初构建上证50成份股的组合，同时利用沪深300指数期货对冲，持有到年底，则可以获得7%的绝对收益。
　　2.股指期货套利：是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限、不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为。股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。
　　股指期货套利的特点是无风险，因为交易规则决定了不合理的价差在结算日强制回归。2010年4月份股指期货刚上市的时候，那时候期现的价差很大，从事股指期货套利可以获得超过50%的无风险年化收益率，但是在2011年的时候这个收益率降低到了6%～8%左右。
　　3.商品期货套利：商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面：（1）相关商品在不同地点、不同时间的对应都有一个合理的价格差价。（2）由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。（3）不合理必然要回到合理。（4）不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
　　由于国内商品期货市场的产品越来越多，适合进行商品期货套利的机会也较多，目前期货公司基金专户已经可以从事商品期货交易，但是由于商品期货投机交易的高风险性，使得套利交易成为商品期货产品的一个最佳选择。
　　4.统计套利：有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利,是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。例如在2011年初构建上证50成份股的组合，同时融券卖出创业板股票组合，将可以获得超过15%的绝对收益。
　　统计套利在方法上可以分为两类,一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
　　随着转融通的开通，未来融券标的大大增加，融券成本大大降低后，统计套利将成为国内对冲基金的一个主流交易模式之一。因为股票的数量很大，具有相关性的股票对也以万计数，存在的套利机会非常多。
　　5.期权套利：是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
　　国内目前已经没有了期权产品，但是随着中国资本市场创新力度的加强，未来大量的期权产品面市后，这种基于期权的套利机会也会很多。在香港市场，牛熊证是目前交易最火热的一个期权品种，利用牛熊证进行套利交易，具有保证金占用少，杠杆灵活的特点，已经成为机构投资者一个重要的盈利方式。
　　量化对冲策略理论基础
　　量化对冲策略涉及到很多数学和计算机方面的知识和技术，总的来说主要有：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论和随机过程这几种。
　　1.人工智能：金融投资是一项复杂的，综合了各种知识与技术的学科，对智能的要求非常高。所以人工智能的很多技术可以用于量化投资分析中，包括专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等。
　　2.数据挖掘：数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。在量化投资中，数据挖掘的主要技术包括关联分析、分类/预测、聚类分析等。
　　3.小波分析：小波分析在量化投资中的主要作用是进行波形处理。任何投资品种的走势都可以看做是一种波形， 其中包含了很多噪音信号。利用小波分析，可以进行波形的去噪、重构、诊断、识别等，从而实现对未来走势的判断。
　　4.支持向量机：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间(Hilbert空间)中，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题。正因为有这个特点，使得SVM特别适合于进行有关分类和预测问题的处理，这就使得它在量化投资中有了很大的用武之地。
　　5.分形理论：分形理论既是非线性科学的前沿和重要分支，又是一门新兴的横断学科。分形理论在量化投资中得到了广泛的应用，主要可以用于金融时序数列的分解与重构，并在此基础上进行数列的预测。
　　6.随机过程：随机过程(Stochastic Process)是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论与其他数学分支如位势论、微分方程、力学及复变函数论等有密切的联系，是在自然科学、工程科学及社会科学各领域研究随机现象的重要工具。其中马尔科夫过程很适于金融时序数列的预测，是在量化投资中的典型应用。
　　总而言之，随着中国衍生品市场大力发展，未来利用量化对冲技术构建绝对收益产品将成为国内资产管理的一个主流方式，前景十分广阔。
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